Mentionsy

BM134: AI to NIE magia... ale wciąż oczekujesz cudów?

🎙️ ML bez magii: Jak inżynieria i praktyczne podejście prowadzą do sukcesu?

Większość projektów ML nie spełnia oczekiwań firm – dlaczego? Nierealistyczne oczekiwania i przekonanie, że ML to magiczne rozwiązanie, a nie narzędzie wymagające systematycznej pracy. Klucz do sukcesu? Precyzyjne metryki i świadome zarządzanie błędami.

Opowiadam o pułapkach wdrożeń ML, które często spotykają firmy – od ignorowania reguł biznesowych po zbyt szybkie zmiany procesów. Dzielę się przykładami z mojego doświadczenia, które regularnie się powtarzają, więc szansa, że znajdziesz coś, co dotyczy właśnie Ciebie, jest bardzo wysoka. Dowiesz się, dlaczego nawet potężne LLM potrzebują jasnych celów i praktycznych testów.  Kluczem do sukcesu jest połączenie wizji biznesowej z inżynierskim podejściem, ciągła iteracja i zbieranie informacji zwrotnej.

Chcesz zrozumieć, jak realnie wykorzystać potencjał ML w swoim biznesie i uniknąć rozczarowań? Ten odcinek jest dla Ciebie. Zapraszam!

Generalnie, wzór na sukces w ML: wizja biznesowa + inżynierskie podejście + ciągła iteracja + feedback = sukces.

Partnerem podcastu jest DataWorkshop.

🔔 Subskrybuj i włącz powiadomienia - Twoja droga do praktycznego ML zaczyna się od jednego kliknięcia: https://www.youtube.com/@DataWorkshop?sub_confirmation=1
👍 Zostaw like, bo więcej lajków = więcej praktycznych treści dla Ciebie!
💬 Co o tym myślisz? Zostaw komentarz! Masz pytanie? Zadaj je - chętnie odpowiem.
🤝 Poznajmy się lepiej! Zaproś mnie do swojej sieci na LinkedIn:  https://www.linkedin.com/in/vladimiralekseichenko/
🔊 Zainicjuj rozmowę o ML w firmie, polecając ten podcast. Zainspiruj zespół do wdrażania ML!


Oto, czego się dowiesz:
✅ Dlaczego ML to narzędzie inżynieryjne, a nie magia?
✅ Jakie błędy najczęściej popełnia biznes podczas wdrażania modeli?
✅ Jak precyzyjnie określić metryki sukcesu i zarządzać kompromisem między błędami a wartością?
✅ Dlaczego jakość danych to fundament sukcesu, a nie tylko "miły dodatek"?
✅ Jak iteracyjne podejście wygrywa z tradycyjnym modelem waterfall w ML?
✅ Jak łączyć wizję biznesową z podejściem inżynieryjnym?


💡 Zrozumiesz, że ML to proces systematyczny: od pozyskiwania danych, przez testowanie, aż po wdrożenie modeli w produkcji. Nie zabraknie również przykładów na to, jak dobrze skonstruowane modele mogą przynieść realną wartość biznesową – pod warunkiem, że są odpowiednio zaprojektowane i skalibrowane.


🎯 Dla kogo?
Dla liderów biznesu, inżynierów danych, analityków oraz wszystkich, którzy chcą unikać mitów i wdrażać ML w sposób przemyślany i skuteczny.

ML to nie magia i zwykli ludzie o tym wiedzą, że to nie magia, ale mimo tego cały czas oczekują tej magię. Za dużo było tej magii i przez to te projekty się przewrócały na góry nogami. Może to jest ta smutna wiadomość, ale dobra wiadomość jest taka, że tą technologię jak najszybciej dotknąć, żeby ta magia szybciej się wydarzyła. I potem faktycznie następuje ta magia, ale w takim sensie inżynierów. Cześć, witam Ciebie w odcinku podcastu Biznes Myśle. Ja mam na imię Władimira Leksejczynka...